1樓：
數學代表了一種思想，一種解決實際問題的知識技能。還有一半人口也被計算機需要，也就是文化工作者。
國內工科多數被部委制衡，這裡面政治很多，文革、改革、黨綱。請問黨綱是啥，那麼我們作為數學人口來看，就是政治家譜了。
聽起來象笑話吧，能出國學習還是好的。
2樓：
當然重要了，比如最常用的查詢和排序，還有圖，動態規劃。計算機是應用學科，比如是把刀。數學就是刀法。
你不會刀法，一對一你或許能勝，一對多的話，話說特種部隊選乙個成員，是選你還是選小李探花這是不言而喻的。
3樓：sheldon
本人MIT在讀，答案是重要，但是並不是要你數學學得非常好了才可以學計算機，計算機也是工科，哪個工科不重視數學的？
程式設計中數學當然用的到啊，演算法啊，機器學習，計算機視覺，計算機圖形啊，都需要用的啊
4樓：Xpecya
我最初剛開始程式設計的時候，我也覺得數學沒用…
現在嘛…所有遇到的，真正困難的問題，除去溝通問題，客戶關係問題之外的，技術層面的問題，幾乎全是數學問題。數學以外的純編碼問題都不難，數學的乙個個都要命。
你說數學重不重要？你能用到他就重要，用不到就不重要
5樓：程墨Morgan
在籠統回答『數學對計算機專業重要嗎』這個問題之前，我們先明確這兩個定義的範圍吧：
什麼是『數學』？只包括中學代數、中學幾何，還是包括高等數學、數理邏輯、線性代數……？
什麼是『重要』？是對科研的道路上一直走到博士博士後重要，還是對於找乙個計算機行業的工作重要？
只有精確具體的問題，才是有意義的問題，對吧。
我大學學的是XX專業，現在想跨行找個程式設計師的工作，數學對我重要嗎？
我中學畢業，現在找個程式設計師的工作，數學對我重要嗎？
我計算機專業本科，畢業想做乙個程式設計師，能混得下去就行，數學對我重要嗎？
我計算機專業本科，畢業想做乙個程式設計師，而且想要做到最高等級，數學對我重要嗎？
我計算機專業碩士，想要考博士，數學對我重要嗎？
我計算機專業博士，將來想要在機器學習領域大展拳腳，數學對我重要嗎？
我什麼都不會，但是想要拿圖靈獎，數學對我重要嗎？
上面的問題都可以歸結為『數學對計算機專業重要嗎』，但是回答是一樣的嗎？
當然不一樣啊！
而且每個人對上面的回答也不一樣，我的回答是：
不重要重要
不重要重要
重要重要
無所謂了
6樓：king
都說科研的一切還要回到數學，計算機不也是很大一部分和數學有關嗎，機器學習，視覺，深度學習，這些矩陣不也是數學嗎演算法優化問題，最優解不懂數學，還真的很。。。
7樓：五道口老實人
從萊布尼茨建立微積分到柯西的極限觀點破解二次數學危機打好微積分地基然後到黎曼積分體系的建立，可以說是就像牛頓奠定了經典物理一樣的貢獻。但是數學分析的大廈仍然飄著一朵烏雲，這時候以測度為基礎的勒貝格積分橫空出世，至此實變函式應運而生。所高等代數就是實數的歐幾里得擴充套件到複數的酉空間內做的一系列線性變換。
從有限緯度擴充套件到無線緯度就有了泛函分析，結合實變函式拓展到整個空間有了以運算元為代表的巴拿赫空間希爾伯特空間，有了調和分析，李代數、李群論，有了抽象(近世代數)，數值分析……以微積分、測度為核的概率統計隨機過程有了大發展，比如鞅論，伊藤隨機微分……越來越覺得以極限，微分，積分，微分方程，級數為最初體系的微積分發展起來的現代數學的魅力。看看什麼決策樹、貝葉斯、支援向量積、最近鄰、聚類……到雜湊加密，RSA，計算幾何……不都是數學的應用，計算機往深了研究就是看數學積澱啊。計算機不是理科是乙個工科，是一門應用類學科。
另外電腦科學太基礎的我就不說了，舉個例子，對於資料結構和演算法這類基礎的東西裡面知識點也是圖論，數論，組合數學的應用……
8樓：black9711
數學對那些想學好計算機專業的小夥伴至關重要。
但事實是實際工作中，能用到高等數學的情況還是比較少的。因為不少人還到不了需要使用高等數學來解決問題的層次（請勿對號入座，只是舉個栗子而已）。
那麼問題來了，數學到底重不重要？答案當然是重要。
因為哪怕工作中很少用到，你去面試的時候還是會考一些基本演算法，這是敲門磚不會不行啊。
9樓：
1，微積分：這是基礎的基礎，不僅會直接用到，也是許多其他數學課程的前置要求。比如渲染中的基本方程就是被積函式為f(p,w0,wi)*Li(p,wi)*|cos(θ)|，在半球上的積分方程。
2，空間立體幾何與三角學：圖形學中的球體，圓柱體，三角形，還有其他二次曲面都需要用引數形式或者隱式形式表示出來，還需要能快速的求解射線與這些曲面的交點。
3，線性代數：不管實時渲染還是離線渲染，都需要使用矩陣在各個空間中轉換向量和點，把場景物體從本地座標系->世界座標系->相機座標系->螢幕座標系，最後顯示出來。對向量和矩陣的熟悉掌握是必不可少的。
4，傅利葉變換：在影象的抗鋸齒方面很有用。另外測算的BRDF資料也可以表成傅利葉係數的方式，高效，精確，且節省空間。光學中也會涉及到傅利葉級數，狄拉克函式，廣義傅利葉變換等。
5，概率論與統計模擬：在圖形學的高維積分方程中，蒙特卡洛數值積分幾乎是唯一選擇。這個要基於概率論，在重要性取樣中：
首先生成[0,1)之間的標準隨機數，然後轉換為特定分布的隨機數，最後計算積分近似值。
6，計算幾何：各種凸包演算法，三角剖分，幾何搜尋，相交計算等等。
7，數值計算：偶爾會用到牛頓法求零根，線性方程組求解，插值樣條函式，泰勒多項式逼近等等
8，如果涉及到圖形學中的流體力學計算，那就坑了，不是數學科班出身的幾乎搞不定。偏微分方程，數值偏微分方程等就來了。
其實還涉及到其他一些方向，不太了解，就不介紹了。總之圖形學的數學還是比較具體的，像實分析，泛函分析，點集拓撲，等比較抽象的數學應用的還比較少。
10樓：胖噠
看你要幹啥，計算機專業太廣泛了，數學也太廣泛了。。。。
你要搞演算法，深度學習，你得學的數學，和你要搞嵌入式，硬體設計，要學的數學差別很大好嗎？
11樓：沈華
不一定。不同層次的碼農，對數學的要求不盡相同。
然而，當碼農高階後，問題就不一樣了。動態規劃、最短路、最小生成樹、RSA，在涉及到最基礎的演算法之後，就會用到離散數學、圖論、數論的內容了。
碼農繼續公升級，開始研究高階的東西（此時應該叫高階工程師了）。這時，數學就成為必備工具了，比如3D 圖形渲染就很好地體現了數學在計算機領域的實際應用。舉個例子：
直線與曲面的交點並不好求，但是我們可以在某乙個小的範圍內，用切平面近似代替曲面（這就用到了高等數學），然後用線性代數求解直線與切平面的交點。再比如說，關於聲音等波形的處理，FFT（快速傅利葉變換）是必備的工具。
再向上發展，碼農接觸到最新的科研成果（此時應該叫科研人員了）。他發現，電腦科學發展到頂峰，便成了數學。乙個有效數學模型、乙個高效演算法，有時會引發一場變革。
比如說，神經網路演算法就是概率論的直接應用。
所以，這就是數學對計算機專業的重要性，在高層次上，數學與計算機唇齒相依。
然鵝，，如果連程式設計都學不會，連class中的private、public都不知道為何物，數學確實用處不大。。畢竟實現數學模型的實現還需要深厚的程式設計功底。
12樓：
首先我想說學習計算機專業不等於學習程式設計。程式設計技能屬於軟體工程（Software Engineering）的範疇。
而電腦科學（Computer Science）和軟體工程（Software Engineering）是有很多不同的，
你需要明確你說的計算機專業是偏向於前者還是後者。
學習Computer Science一定需要很多數學工具，但Software Engineering就不一定了。
國內很多學校的「計算機專業」都是兩者兼而有之的，這樣說來你要學好就也要學好數學了。 除非是純軟工只練程式設計不需要掌握計算機的理論知識的，不然我認為都應該學好數學。
13樓：布客飛龍
當然重要啊。四大論（集合論、概率論、圖論、謂詞邏輯）、計算理論（可計算、複雜性、自動機、lambda演算）。以及抽代、數論等等。
這些是不是都沒聽說過？
反之以微積分為基礎的高等數學體系不是那麼重要，只有有限的方向（比如ml）能用上它。數學也不僅僅指高等數學。
二者的根基就不同，生搬硬套沒什麼意義。
14樓：清心劍客
我覺得還是很重要的。以前我是學電子工程的，很多時候都是缺乏理論方面的指導。個人覺得數學對計算機專業的理論支援還是很大的，尤其是演算法方面。
舉兩個例子：
1、Ax =b，解線性方程組，正常的演算法都是要求inv(A)的，需要O(n^2)量級，但如果A是特殊的矩陣，比如正定陣，就會有一些快速演算法，比如conjugate gradient algorithm，運算量級為O(n)
2、一些超越函式的一元方程往往都需要數值方法，但是有些傳統的方法會不收斂，程式設計很難得到精確的解，數學上就有很多方法可以繞過這類問題，比如用complex analysis可以構造乙個等價的積分從而得到具體數值解。
先寫這麼多，想起來再更新：）
15樓：
我覺得數學，簡直是整個資訊學科(計算機，電信，通訊，自動化等)的基石。往源頭上推全部是演算法，再細化就完全是數學公式了。當然我們只是應用的話，不用去研究底層的演算法。
但從整個計算發展歷程上看，是一代代邏輯思維極強的數學大牛們一點點簡化，包裝起來的。
另外，幾乎沒有哪個人數學很爛，或者說不擅長邏輯思維，但程式設計卻很好。或者說好的程式猿數學都不賴。
高等教育有個弊端，我們學了很多東西，但沒有人具體告訴我們這些東西到底是如何聯絡起來，並具體實現的。
16樓：江河頌
數學是有等級的，初等數學的理論和思想都是很重要的，無論哪個學科，無論生活的各個方面都離不開基礎數學知識。買菜啦，坐車了，都要計算。但是高等數學的用處就有點複雜了。
如果做數值計算，還是用到很大的數學的。
17樓：guoking
我做計算機模擬和智慧型系統的。經常發現數學知識不夠用了。比如在MAYA中模擬三維空間中乙個輪子的轉動的時候，涉及到空間座標變換，隱隱知道是該用什麼數學知識，但實際上無從下手。
有些計算機的方向本身就與數學結合緊密，數學重要自不需說。計算機基礎中的演算法課程也需要一定的數學知識。
但是，但是，做實際應用的程式設計，很多很多都是不需要高中以上的數學知識的。只要去學，去做，去模仿，就能解決實際問題。
數學對計算機專業很重要嗎
紐西蘭Leo 瀉藥 數學還是很重要的，不過國內的高中數學普遍偏難，實際的計算機不會用到這麼複雜的數學知識。計算機需要的數學的邏輯思維能力，這個比較重要。當然計算機本身就是一門語言，有自己的語言邏輯，需要你用自己的邏輯去理解它的邏輯，並加以運用達到熟練的程度就可以去工作了，至於太高深的，說實話普通程式...
對計算機專業而言，計算機圖形學是否重要？
已登出 重要，但不是必要。計算機圖形學，核心學的是矩陣運算。而矩陣運算是演算法中一項非常重要的必修課。我已工作十年，薪資也過了百萬，月薪截圖如下。現在回想對於程式設計師來說演算法還是最重要的，或者說你想更進一步演算法是必不可少的，我已經30 現在最喜歡的就是看大學教材，這裡順便吐槽下，中國大學本科教...
學好計算機很重要嗎？
怕走 站在時代的風頭浪口上，作為深藍一代的我們，就應該用於接受挑戰，認識到計算機的重要性，並去努力學習它。那麼計算機到底重要麼？當然重要了！從表面上來說，計算機和人工智慧好找工作，需求大，見效快，收入高 誠然，這些理由雖然都過於膚淺了 但是不難從這些淺顯的結果中得出乙個道理，計算機 人工智慧真的很重...